二次元仅供学习模型

モデルの汎用性を高めようとしたため、データセットに大きなランダム性が含まれ、アトラスが過剰に巨大になってしまいました（12万枚の画像、33GB）。トレーニングステップは理論値の50～100倍のうち、わずか5倍しか実行していません（5ステップですでに私のコンピュータは6日間休まずに動作し続けました）。その結果、一部の面ではこのモデルはまるで「クソ」のように機能しています。このモデルはまさに「クソ」ですが、学習用の参考として提供します。

1. グラフィティ効果や、崩壊した画像を非常に良く生成できます。

2. イテレーションステップは50以上を推奨します。

3. 後続バージョンではデータセットを簡素化する予定であり、その場合、このベースでの汎用性は低下する可能性があります。